AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习概率分布预测 更多内容
  • 服务分布

    服务分布 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 Sf3d 10.190.x.x 10.190.x.x 10.190.x.x /app/apache-tomcat-9.0.64_sf3d 8080 sfmap /app/appdeploy/sfmapTile_V6.0.SP2_arm

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  • 服务分布

    服务分布 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 cas uniform-auth 10.190.x.x 10.190.x.x /app/apache-tomcat-9.0.64_uniform_auth/ 8001 父主题: 平台运行维护软件部署

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  • 服务分布

    服务分布 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 ser-gateway 10.190.x.x 10.190.x.x /app/appdeploy/portal/ser-gateway 8003 Ser-portal /app/appdeploy/portal/ser-portal

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  • 重分布

    扩容重分布整个流程的可靠性,可以选择在扩容时关闭自动重分布功能,在扩容成功之后再手动使用重分布功能执行重分布任务,在这种分段模式下,扩容和重分布都可以做到失败重试。 当前重分布支持离线重分布和在线重分布两种模式,默认情况下,提交重分布任务时将选择离线重分布模式。 在重分布开始前或

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  • 创建项目

    可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型,该模型以其他列的数据为输入,以标签列的预测值为输出。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。

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  • 采样方式有几种?

    拉丁超立方采样结果 对于离散型参数,联合概率分布采样会根据给定的取值列表进行随机采样。 图6 离散型参数-联合概率分布采样结果 对于连续型参数,联合概率分布采样会根据参数分布和相关系数进行采样。 图7 连续型参数-联合概率分布采样结果 对于重要性采样,联合概率分布采样会在边界附近进行采样。 图8

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  • 采样方式介绍

    拉丁超立方采样结果 对于离散型参数,联合概率分布采样会根据给定的取值列表进行随机采样。 图6 离散型参数-联合概率分布采样结果 对于连续型参数,联合概率分布采样会根据参数分布和相关系数进行采样。 图7 连续型参数-联合概率分布采样结果 对于重要性采样,联合概率分布采样会在边界附近进行采样。 图8

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  • 服务分布

    服务分布 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 cas uniform-auth 10.190.x.x 10.190.x.x /app/apache-tomcat-9.0.64_uniform_auth/ 8001 父主题: 二三维底板服务维护软件部署

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  • 数据分布

    数据分布 数据分片 Doris表按两层结构进行数据划分,分别是分区和分桶。 每个分桶文件就是一个数据分片(Tablet),Tablet是数据划分的最小逻辑单元。每个Tablet包含若干数据行。各个Tablet之间的数据没有交集,并且在物理上是独立存储的。 一个Tablet只属于一

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  • 执行批量预测作业

    在“联邦预测”页面批量预测Tab页,查找待执行的作业,单击“发起预测”,在系统弹窗中填写“分类阈值”,勾选数据集发起联邦预测。 如果在创建联邦预测作业 步骤4中勾选的模型不包含标签方特征,联邦预测支持只勾选己方数据集发起单方预测。 图1 发起预测 图2 勾选数据集 在“联邦预测”页面批量预测Tab

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  • 自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model

    自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR:input key sound is not in model inputs可知,预测的音频文件是空。预测的音频文件太小,换大的音频文件预测。 父主题:

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  • 请求超时返回Timeout

    请求超时返回Timeout 问题现象 服务预测请求超时 原因分析 请求超时,大概率是APIG(API网关)拦截问题。需排查APIG(API网关)和模型。 处理方法 优先排查APIG(API网关)是否是通的,可以在本地使用curl命令排查,命令行:curl -kv {预测地址}。如返回Timeout则需排查本地防火墙,代理和网络配置。

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  • 云数据迁移 CDM

    如何将云下内网或第三方云上的私网与 CDM 连通? 如何使用Java调用CDM的Rest API创建数据迁移作业? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1:对应用进行分析

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  • 创建实时预测作业

    实时预测作业必须选择训练FiBiNet模型的参与方计算节点发布的数据集。 创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行,目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理

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  • 客户端出现概率性超时错误

    客户端出现概率性超时错误 针对低概率超时错误,是Redis使用的正常现象。Redis使用受到网络传输、客户端设置超时时间等因素影响,可能出现单个请求超时问题。 建议客户业务编码时,具备重试操作,提升业务的可靠性,避免低概率的单次请求失败时业务失败。 当出现了连接超时问题时,可以优

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  • 创建联邦预测作业

    创建联邦预测作业 企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮,进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型,点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题: 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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  • 新建预测外呼任务

    型”选择“预测外呼”。 图1 新建预测外呼任务(基本信息)界面 配置基本信息。 任务名称:自定义任务名称。 主叫号码:选择本租间下已有的主叫号码。新增的主叫号码数量不能超过100个。 任务开始时间:不早于当前时间。 任务结束时间:不早于任务开始时间。 任务类型:选择预测外呼。从模

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  • 创建批量预测作业

    据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面,选择批量预测的Tab页,单击创建。

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  • 删除实时预测作业

    删除实时预测作业 删除实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页,查找待删除的作业,单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态,需要单击“停止部署”后,方可删除。 删除操作无法撤销,请谨慎操作。

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  • 关联预测算法(link

    关联预测算法(link_prediction) 功能介绍 根据输入参数,执行link_prediction算法。 关联预测算法(link_prediction)给定两个节点,根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1

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  • 软件操作指导

    商机管理 商机2.0页面,可以新建和查看商机,包含预计成交时间,投标时间,商机金额,客户预算和赢单概率等 图4 商机管理 销售预测 销售预测页面,可以新建和查看上报销售预测数据。 图5 销售预测 决策分析 数据驾驶舱页面,可以查看销售数据,客户目标完成情况,产品目标完成情况,客户洞察,

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